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Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
WIE ENTSTEHT WISSEN?
EVIDENZBASIERTE MEDIZIN
1
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Gliederung
Wieso EbM?
Was ist EbM?
Organisatorisches
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Wieso EbM?
Frau Müller, 37y
inflammatorisches MammaCa
nach 1y: Progress wünscht sich „Zellkernklärung“
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Zellkernklärung
„… entdeckte weltweit erstmals in ihrer Forschung den Stressfaktor EMO Puls. Dieser Puls schüttet permanent den radioaktiven Zündstoff vom verdrängten EMO Müll in die Blutbahn und ist die Ursache für Stress, Burn-Out, Krankheiten, Krebs...“
(Quelle: www.elisa-dorandt.de)
Lösung: „Zellkernklärung“ – das Reinigen der Zellen mit Farben und Licht und „Emotionale Bereinigung™”
Eva-Maria Sanders: „Leben! Ich hatte Krebs und wurde gesund“, Wilhelm-Heine-Verlag
Ilse Elisa Dorandt:
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Wieso EbM?
Frau Müller, 37y
inflammatorisches MammaCa
nach 1y: Progress wünscht sich „Zellkernklärung“
raten Sie ab?
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Wieso EbM?
Herr Schmidt, 67y
Nichtraucher, 1-2/Woche Sport
Bruder erkrankt an Lungenkrebs
fragt nach Notwendigkeit, die Ernährung umzustellen, z. B.
mehr Obst und Gemüse?
raten Sie zu?
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Was tun?
ehemaligen Prof. anrufen?
Kollegen fragen?
eigene bisherige Erfahrungen berücksichtigen?
googlen?
wissenschaftlichen Artikel lesen?
viele wissenschaftliche Artikel lesen?
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
EbM – Evidenzbasierte Medizin
EbM ist der gewissenhafte, ausdrückliche und vernünftige
Gebrauch der gegenwärtig besten externen,
wissenschaftlichen Evidenz für Entscheidungen in der
medizinischen Versorgung individueller Patienten.
Die Praxis der EbM bedeutet die Integration individueller
klinischer Expertise mit der bestverfügbaren externen
Evidenz aus systematischer Forschung.
(David Sackett 1997)
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
EbM – drei Säulen
Patienten-
präferenzen
Individuelle
klinische
Expertise
Beste aktuell
verfügbare
externe Evidenz
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Vorgehen in der EbM
Formulierung einer klinischen Frage
Systematische Literatursuche
Anwendung auf die eigenen Patienten
Bewertung der Studien
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
EbM – Evidenz
Patienten-
präferenzen
Individuelle
klinische
Expertise
Beste aktuell
verfügbare
externe Evidenz
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Wie funktioniert EbM?
Herr Schmidt, 67y
Nichtraucher, 1-2/Woche Sport
Bruder erkrankt an Lungenkrebs
fragt nach Notwendigkeit, die Ernährung umzustellen, z. B.
mehr Obst und Gemüse?
Suche nach Evidenz
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Ernährung und Lungenkrebs
Längsschnittstudie:
weniger
Lungenkrebs, wenn
mehr Verzehr von
Beta-Carotin
heißt das, Ihr Patient
sollte mehr Möhren
essen?
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
RÄrzte (männl.)
N = 22.071
Beta-
Carotin
Placebo
Der Möhrenmythos
Hennekens, 1996, NEJM
1273x Ca
386x Tod
1293x Ca
380x Tod
12y
12y
Relatives Risiko für Inzidenz: 0.98 (95%CI 0.91 - 1.06)
Relatives Risiko für Mortalität: 1.02 (95%CI 0.89 – 1.07)
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Fazit
Studien kritisch lesen Design
Stichprobe (repräsentativ?, groß genug?)
Fehler?
zufällig
systematisch
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
= Zufall
zufällig
Fehler in Studien
systematisch
= Bias
= Confounding
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Was ist Bias?
xx
xxxxx
x
x
x
Zufall Bias
wahrer
Wert
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Bias – Wie ensteht das?
Die Patienten in einer Studie
haben eine schlechtere
Lebensqualität
weil in die Klinik vor allem schwer
Kranke kommen (Selektion)
weil die Patienten glauben, dass sie
gut behandelt werden, wenn sie
viele Probleme angeben
(Informationsbias)
Bias
selection
bias
information
bias
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= Zufall
zufällig
Fehler in Studien
systematisch
= Bias
= Confounding
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Was ist Confounding?
graues
HaarKrebs
Alter
beste Kontrolle: Randomisierung
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Stichprobengröße ↑
zufällig
Fehler in Studien
systematisch
Probandenwahl zufällig
Randomisierung
Adjustierung
Standardisierung
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Levels of Evidence
Ia Evidenz aufgrund von Meta-Analysen randomisierter
kontrollierter Studien
Ib Evidenz aufgrund mindestens einer randomisierten
kontrollierten Studie
IIa Evidenz aufgrund mindestens einer gut angelegten
kontrollierten nicht randomisierten Studie
IIb Evidenz aufgrund mindestens einer gut angelegten, quasi-
experimentellen Studie
III Evidenz aufgrund gut angelegter, nicht experimenteller
Studien (z.B. Kohortenstudien, Fall-Kontroll Studien)
IV Evidenz aufgrund von Expertenmeinungen
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Epidemiologie und Informatik
Meta-Analyse
systematische Literaturrecherche
systematische Zusammenfassung der Ergebnisse
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Epidemiologie und Informatik
Meta-Analyse: Beispiel
Bates et al (2007) Arch Intern Med
Haben Raucher ein höheres Risiko, an Tuberkulose zu erkranken?
statistische Sicherheit ↑
= Risiko nicht erhöht
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Epidemiologie und Informatik
EbM – drei (!) Säulen
Patientin
möchte
„Zellkernklärung“
Erfahrung:
Patientin mit ähnlicher
Situation verstorben
Evidenz:
Brustkrebs nicht
psychisch bedingt
Entscheidungsfindung („decision making“)
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Epidemiologie und Informatik
S1
Expertenkonsens
S2
Evidenz
S3
Expertenkonsens
und Evidenz
AWMF-LeitlinienÜbersetzung in
Patienten-LL
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Epidemiologie und Informatik
Idee der EbM-Woche
Sinn von Evidenzbasierung
selbst „stöbern“, denken und entdecken
danach fällt Q1 leichter (und macht mehr Freude)
von der Klinik zur Methodik und zurück
Ansatz:
selbst nachdenken
Tutoren als Impulsgeber
Kliniker und Methodiker gemeinsam
Wechsel von angeleiteter und selbständiger Gruppenarbeit
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Aufgaben
(1) klinisches Problem verstehen
(2) Fragestellung konkretisieren
(3) Literatursuche zur Fragestellung
(4) Bewertung der gefundenen Studie(n)
(5) Erstellung Vortrag: Darstellung des medizinischen Problems,
Auswahl Studie (Suchstrategie), methodische Bewertung der
Studie, begründete medizinische Empfehlung
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Epidemiologie und Informatik
Fragestellung – PICO-Schema
Patient
Intervention
Comparison
Outcome
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Beispiel
Patient: männliche Ärzte
Intervention: Einnahme Beta-Carotin
Comparison: Einnahme Placebo
Outcome: Versterben an Lungenkarzinom
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Benotung
Arbeit während der Woche
Vortrag Klarheit der Darstellung
klinisches Thema
PICO
Suchstrategie für Literaturrecherche
kritische Analyse der Ergebnisse:
Zufall?
Bias?
Confounding?
„Wahrheit“?
Schlussfolgerungen
basierend auf Studie
klinische Implikationen (falls möglich)
ggf. Idee für alternative (bessere) Studie (konkret sein!)
Präsentation
Institut für Medizinische Biometrie,
Epidemiologie und Informatik
Vortrag
jeweils 4-5 Vorträge pro Kursgruppe
gleiches Thema innerhalb Kursgruppe
Präsentation
in Kursgruppe Benotung
beste Kleingruppe stellt im Plenum vor
Plenum
Gruppen A-D: Freitag 12.00-13.00 Uhr, HS Pulverturm
Gruppen E-H: Freitag 14.30-15.30 Uhr, HS Chirurgie 505
mit allen Dozenten der jeweiligen Gruppen